Um teste z é apropriado quando você tem um tamanho de amostra grande (geralmente mais de 30), e quando se sabe o desvio padrão da população. Um teste z é mais preciso e preciso do que um teste t, pois utiliza a verdadeira medida de dispersão na população.
Em algumas referências, encontrei que usa-se Tabela t quando amostra menor que 30 e usa-se Tabela N/Z quando amostra maior que 30, assim como no vídeo acima. Entretanto, em outras referências, encontrei que devo utilizar a Tabela t quando o desvio padrão da amostra for desconhecido.
Os testes t são testes de hipótese úteis na estatística quando é necessário comparar médias. Você pode comparar uma média amostral com um valor hipotético ou com um valor alvo usando um teste t para uma amostra. Você pode comparar as médias de dois grupos com um teste t para duas amostras.
O Z-Test é um teste de hipótese em que a estatística Z segue uma distribuição normal. Ele é melhor usado em amostras maiores que 30 porque à medida em que o número de amostras aumenta sob o Teorema do Limite Central (TLC), elas são consideradas aproximadamente normalmente distribuídas.
Existem três fatores principais que regem a escolha do teste estatístico. 1) o tipo de distribuição de dados (normal e não normal), 2) a classificação do tipo de dado (qualitativo ou quantitativo) e 3) o tipo de amostras (dependentes ou independentes).
Quando usar estatísticas Z ou T em testes de significância
Quando o teste t para amostras independentes é utilizado?
O teste t de amostras independentes é usado quando queremos comparar as médias de duas amostras independentes. Essas amostras são consideradas independentes quando não há relação entre os indivíduos em cada amostra.
A técnica mais difundida para a avaliação da correlação entre duas variáveis quantitativas é o coeficiente de correlação produto-momento de Pearson, ou r de Pearson, que pressupõe distribuição normal das duas amostras e comportamento linear da relação entre as variáveis 2. Correlation and simple linear regression.
Um valor z mede exatamente quantos desvios-padrão acima ou abaixo da média um ponto está. Esses são alguns fatos importantes sobre valores z: Um valor z positivo indica que o ponto está acima da média. Um valor z negativo indica que o ponto está abaixo da média.
O procedimento de teste T de uma amostra testa se a média de uma variável única difere de uma constante especificada e automatiza o cálculo de tamanho do efeito do teste t. Exemplos: Um pesquisador pode querer testar se o escore médio de QI para um grupo de estudantes difere de 100.
A estatística t, também conhecida como valor t ou t de Student, é uma medida que nos ajuda a determinar quão grande é a diferença entre as médias de duas amostras, considerando a variabilidade nos dados.
A Tabela t-student difere da tabela Z por apresentar duas variáveis (graus de liberdade e erro permissível) ao invés de apenas uma (Z). Assim, para se encontrar o valor “t” é preciso procurar na linha correspondente ao grau de liberdade e na coluna correspondente ao erro permissível adotado.
O teste t pareado é útil para analisar o mesmo conjunto de itens que foram medidos sob duas condições diferentes, as diferenças nas medições feitas sobre o mesmo assunto antes e depois de um tratamento, ou diferenças entre dois tratamentos dados ao mesmo assunto.
Para qual finalidade é utilizada a tabela de distribuição normal ou tabela Z?
A grande utilidade dessa distribuição (função densidade de probabilidade) está associada ao fato de que aproxima de forma bastante satisfatória as curvas de frequências de medidas físicas, essa curva é conhecida como distribuição normal ou gaussina.
O valor Z é uma estatística de teste para testes Z que mede a diferença entre uma estatística observada e seu parâmetro de população em unidades de erro padrão. Por exemplo, uma seleção de moldes de fábrica possui profundidade média de 10 cm e desvio padrão de 1 cm.
A tabela Z nos mostra os valores correspondente à área sob a curva normal padrão, para Z>0. Como a área total é igual a 1, a área máxima para Z>0 é de 0,5 (metade), pois a curva é simétrica no eixo Z=0, como pode-se ver no gráfico 2.4.
Caso as variáveis que desejamos correlacionar possuam uma distribuição similar à distribuição Normal (teste de Shapiro-Wilk com p-valor acima de 0.05) podemos usar a correlação de Pearson; caso contrário teremos que usar uma técnica de correlação não-paramétrica e escolher entre correlação de Spearman ou correlação de ...
Nos casos em que os dados não formam uma nuvem comportada, com alguns pontos bem distantes dos demais, ou em que parece existir uma relação crescente ou descrescente num formato de curva, o coeficiente de correlação por postos de Spearman é mais apropriado.
É importante consciencializar o leitor para o facto de que, enquanto o coeficiente de correlação de Pearson avalia relações lineares entre as variáveis, o coeficiente de correlação de Spear- man avalia relações monótonas, quer estas sejam lineares ou não.
A distribuição t de Student é uma distribuição de probabilidade, publicada por William Sealy Gosset sob o pseudônimo Student que não podia usar seu nome verdadeiro para publicar trabalhos enquanto trabalhasse para a cervejaria Guinness.
Devem ser usadas tabelas: quando for importante apresentar valores precisos e não apenas tendências e, quando a quantidade de dados for muito grande, exigindo que os mesmos sejam sumarizados.
As tabelas são utilizadas como referência para a construção de gráficos que rementem aos dados que a tabela possui. Os gráficos podem ser do tipo: Barras, setores/pizza, coluna, linhas e áreas. As ferramentas que utilizamos para construir uma tabela, manualmente, são: Lápis de cor, borracha, régua e lápis de escrever.
Um teste ANOVA unidirecional é uma extensão do teste t, mas um teste ANOVA pode comparar qualquer quantidade de médias. O teste t pode comparar apenas duas médias.
